【摘 要】
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红外预警系统是通过被动接受目标红外辐射来进行目标识别的,与常规雷达预警系统相比,它主要有隐蔽性好、机动性强、不受电磁干扰和能提供直观图像信息等优点,能够在自身不被
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红外预警系统是通过被动接受目标红外辐射来进行目标识别的,与常规雷达预警系统相比,它主要有隐蔽性好、机动性强、不受电磁干扰和能提供直观图像信息等优点,能够在自身不被发现及摧毁的前提下对常规和反隐近地类目标做出及时预警。在整个红外预警系统中,复杂背景中点目标的识别是其关键技术,来袭目标与系统距离一般较远,目标在红外图像中呈现为点状,仅占几个或十几个像素,没有明显形态和纹理信息等特征可以利用,且其强度一般较弱,易被复杂背景淹没。因此本文采用基于动态规划法的先跟踪后检测方法来进行目标识别,并将多级假设检验融入其中进行改进。在整个识别过程中,首先分析了红外成像原理并构建红外成像模型,然后对原始红外图像进行背景抑制的预处理,最后利用动态规划检测法识别出目标。改进后方法在原方法中加入了多级假设检验的两次分割过程,第一次分割是去除图像中低于图像均值的部分,第二次分割是将灰度累积值门限引入动态规划法中,在积累过程中既要考虑以前积累过程又要考虑当前帧情况。用两种方法分别进行实验后,可知改进后算法平均计算时间为4.56秒,少于原方法的5.24秒,且在满足检测概率的情况下对信噪比的要求为SNR≥1.8,低于原方法的SNR≥3.0。
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